По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Год назад компания OpenAI выпустила свой блокбастер — чат-бота ChatGPT. Сотни миллионов людей экспериментировали с этим инструментом, и мы видим, что он уже поменял представление о том, как будет выглядеть и восприниматься интернет для пользователей.
Сейчас ChatGPT больше не единственный инструмент для диалогового ИИ. У него есть серьезная конкуренция со стороны нескольких инструментов, например, Claude. Среди его отличий от ChatGPT — поддержка API, то есть бот можно встроить в экосистему бизнеса. Claude AI, разработанный исследователями из Anthropic, представляет собой альтернативу ChatGPT, которая генерирует текстовые ответы на диалог.
В этой статье мы рассмотрим некоторые интересные возможности ChatGPT и покажем, какую пользу он может принести вам, вашей работе и бизнесу.
Что умеет ChatGPT?
Обратите внимание на то, что ИИ не обладает собственными знаниями — его работа основана на анализе большого объема текстовых данных. Бот же старается предоставить информацию и помощь на основе этого обучения, например:
ответы на вопросы: вы можете спрашивать его о фактах, концепциях, истории и т.д.
Составление текста: он поможет написать статьи, эссе, письма, посты.
Обучение: если у вас есть вопросы, связанные с изучением новых тем, он найдет и предоставит вам нужную информацию.
Перевод: ИИ поможет с переводом текста с одного языка на другой.
Генерация идей: если вам нужны идеи для проекта, исследования или творчества, он предложит варианты.
Просто поговорить: вы можете пообщаться с чат-ботом на любые темы.
Написание кода: ИИ поможет с вопросами по программированию, предоставит фрагменты кода или объяснения алгоритмов.
В целом, AI-боты умеют много чего интересного: от поиска идей для украшений, планирования вечеринок, и до более полезных преимуществ, таких как помощь в программировании. Что может сделать нейросеть действительно хорошим помощником? Вы, а точнее, хорошие промты. Они несколько отличаются от привычных нам запросов для поисковых систем: давайте разберемся, как они выглядят.
Как правильно написать промт для чат-бота? Лайфхаки для ChatGPT
Промты играют решающую роль в том, какой результат вы получите от языковой модели. Промты — это то, что направляет ИИ в генерации ответа для пользователя. Давайте разберемся пошагово в том, что важно для написания хорошего запроса для языковой модели.
1. Определите контекст разговора
Чтобы успешно задействовать чат-бота, ваш запрос должен четко отражать контекст текущей ситуации. Например, почувствуйте разницу между запросами: «Напиши письмо с благодарностью для моего преподавателя» и «Напиши письмо от моего имени на 1000 символов о том, как мне понравилось учиться у моего преподавателя, как я усвоил основы программирования и нашел интересную работу благодаря ему».
2. Будьте максимально конкретны
Стремитесь писать свой запрос максимально четко и конкретно. Расплывчатые или двусмысленные обращения могут привести к тому, что бот начнет «изобретать велосипед» или просто выдаст результат, который не соответствует вашим ожиданиям.
3. Пишите запросы по очереди
Если вы используете ИИ-бот для выполнения какой-либо задачи, например, написания фрагмента текста или исследования темы, вы можете вписывать свои запросы по очереди. Таким образом, вместо того, чтобы запрашивать все сразу, вы можете создать диалог, основанный на предыдущем ответе бота. Таким образом вы сможете вести разговор до тех пор, пока не достигнете желаемого результата.
4. Используйте персонализацию
Пользовательский контекст сделает выдачу бота более актуальной. Вписывайте в свой запрос имена, которые должны фигурировать в ответе, местоположение, время или что-то еще, что имеет отношение к контексту.
5. Приводите примеры
Главная фишка любой нейросети — в ее способности к обучению, не зря существует такая должность, как промт-инженер. Добавляйте примеры в начало диалога, чтобы машина строила свои ответы на основе того, что вам нужно — это поможет ей более четко понять ваши ожидания.
Создание промтов для чат-бота GPT — это процесс, требующий нескольких итераций.
Советуем экспериментировать с различными формулировками, чтобы понять, что лучше всего подходит для ваших целей. Проверяйте свои запросы по ходу дела и наблюдайте, как на них реагирует чат-бот.
Затем вы можете проанализировать полученный результат и соответствующим образом уточнить подсказки. Чем чаще вы повторяете этот процесс, тем лучшего результата достигнет ваш чат-бот и тем лучше вы научитесь писать эффективные запросы.
Лайфхаки для написания эффективного промта
Вы можете потренироваться в написании хороших промтов самостоятельно, а можете изучить зарубежные источники: например, ресурс Great Prompts с исчерпывающей информацией о запросах для ИИ. Вот несколько примеров фраз, которые можно использовать для генерации промта в различных контекстах.
Для написания кода:
«напиши программу, которая...»,
«создай код для решения задачи...»,
«пример кода на [язык программирования] для...».
Для получения текстового описания:
«расскажи о принципах работы...»,
«сформулируй ответ на вопрос...»,
«опиши процесс...».
Для конкретизации запроса:
«дай подробное объяснение по теме...»,
«как работает...?»,
«поясни, что такое...».
Для тренировки навыков:
«подскажи примеры использования...»,
«какие существуют методы для...»,
«помоги мне разобраться в...».
Для генерации идей:
«предложи варианты для...»,
«какие идеи есть по теме...»,
«как можно улучшить/изменить...».
Для формирования мнения:
«как ты относишься к...»,
«какие преимущества и недостатки...»,
«сравни... и ... и дай свой вывод».
Чем более конкретный и четкий запрос вы дали, тем вероятнее, что модель предоставит вам нужную информацию. Экспериментируйте с разными формулировками, чтобы найти лучший способ взаимодействия с ботом.
Как использовать ИИ в программировании?
Если вы хотите повысить эффективность написания кода, ChatGPT может оказаться именно тем инструментом, который вам нужен. Вот почему:
скорость и эффективность: ChatGPT может быстро генерировать фрагменты кода, сокращая время и усилия, которые тратятся на ручное программирование.
Помощь в сложных задачах: он поможет в решении сложных задач по программированию — а вы можете сосредоточиться на стратегических задачах вашего проекта.
Снижение количества багов: ChatGPT дает дополнительный код-ревью, а это значит, он может свести к минимуму ошибки в вашем коде.
ChatGPT был обучен на огромном объеме данных, которые включали в себя и код из множества языков программирования. В результате он может помочь в программировании на различных языках:
Python,
JavaScript,
Java,
C++,
C#,
Ruby,
Swift ,
R.
Это всего лишь примеры — ChatGPT может обрабатывать запросы, включающие и другие языки программирования.
Как языковая модель поможет вам писать код
Прежде, чем мы разберемся, как ИИ поможет вам с написанием кода, определитесь, что должна делать ваша программа в конечном результате? Представьте, что вы платите за работу программисту, которого видите впервые. Даете ли вы этому человеку достаточно информации, чтобы он мог работать над вашим заданием? Или же ваши формулировки слишком расплывчаты, и человек, которого вы наняли, с большей вероятностью начнет задавать уточняющие вопросы или выдавать результат, который вас не устраивает?
Итак, если вы представили перед собой талантливого программиста, работающего только по четкому ТЗ, переходим к тому, с чем вы можете к нему обратиться:
Помощь с синтаксисом: если у вас возникли вопросы по синтаксису определенного языка программирования, вы можете получить полезную информацию.
Генерация кода: опишите задачу или конкретную проблему, с которой вы сталкиваетесь. Бот предложит фрагменты кода или примеры, которые могут помогут вам в решении.
Объяснение алгоритмов: бот предоставит объяснения и примеры, если у вас есть вопросы по поводу определенного алгоритма или концепции программирования.
Тестирование кода: если у вас есть кусок кода, который вы хотели бы протестировать, вы можете поделиться им чат-ботом, и он поможет выявить возможные ошибки или предложить улучшения.
С чем ИИ не работает или работает неправильно?
Разумеется, любой искусственный интеллект — это не панацея и точно не тот инструмент, который сделает все за вас. Вот несколько слабых сторон ИИ, о которых стоит помнить:
Отсутствие понимания контекста. ИИ, в том числе и модели на основе GPT-3.5, не всегда способен понимать контекст в том же смысле, в каком его понимает человек. Модели могут давать ответы, которые кажутся логичными, но они основываются на шаблонах и не всегда отражают объективную реальность.
Отсутствие эмоционального интеллекта. Разумеется, ИИ не способен распознавать и понимать эмоции человека так, как это делают люди. В общении с ИИ может отсутствовать эмоциональная составляющая и понимание контекста, связанного именно с эмоциями.
Неопределенность и недостаток критического мышления. ИИ может давать ответы даже на те вопросы, на которые нет однозначного ответа. Бот полагается на данные, на которых он обучен. Если эти данные предвзяты, неполны или ошибочны, то и результаты работы ИИ могут быть ложными.
Беспристрастность и бездушность. ИИ лишен собственных убеждений и чувств. Это означает, что он может предоставлять информацию или выполнять задачи без учета моральных, этических или социальных аспектов.
«С эмпатией все понятно, а могу ли я доверять коду, который пишет ИИ?», — спросите вы первым делом. Скорее нет, чем да. Но вы также не можете быть уверенными в коде, который пишут программисты-люди. Прежде чем брать конечный результат в работу, вам нужно провести серию тестов.
Правда ли, что ИИ может заменить человека в работе?
Первый вопрос, который задает каждый, кто познакомился с возможностями нейросетей — «заменит ли искусственный интеллект человека?»
Боты на основе ИИ не заменят сотрудника с его аналитическими данными, эмпатией и пониманием отдельных деталей его професси. Но нейросеть точно подойдет для продуктивного сотрудничества и улучшения перфоманса! Автоматизация рутинной работы может освободить вам время для творческих и стратегических задач.
Поэтому вакансии становятся более технологически ориентированными, требуя от сотрудников навыков в области взаимодействия с ИИ. Растет спрос на специалистов, способных обслуживать, программировать и развивать технологии искусственного интеллекта. Важно осознавать, что ИИ ограничен своим программным кодом и данными, на которых он обучен. Так что в областях, требующих творческого мышления, софт-скиллов и этических решений, человек остается попросту незаменимым.
На базе нашего опыта и статей мы сделалем еще один полезный документ: руководство администратора по Linux/Unix системам. В документе мы описали самые частые сценарии повседневной работы администратора, с которыми встречались сами.
От Ubuntu до FreeBSD, от 10 команд, которые "убьют" твой сервер до 15 лучших дистрибутивов Linux, от установки RPM до принципов работы с CURL.
Получившееся руководство администратора по Linux/Unix можно получить по ссылке ниже:
Скачать
Виртуализация часто применяется для поиска более простого способа решения некоторых проблем, отмеченных в начальных статьях этой темы, таких как разделение трафика. Как и все в мире сетевой инженерии, здесь есть компромиссы. На самом деле, если вы не нашли компромисс, вы плохо искали. В этом разделе будут рассмотрены некоторые (хотя, конечно, не все) различные компромиссы сложности в области виртуализации сети. Основой этого обсуждения будет триада компромиссов сложности:
Состояние: количество состояний и скорость, с которой изменяется состояние в сети (особенно в плоскости управления).
Оптимизация: оптимальное использование сетевых ресурсов, включая такие вещи, как трафик, следующий по кратчайшему пути через сеть.
Поверхность: количество слоев, глубина их взаимодействия и широта взаимодействия.
Поверхности взаимодействия и группы связей общих рисков
Каждая система виртуализации, когда-либо задуманная, реализованная и развернутая, создает в некотором роде общий риск. Например, рассмотрим одну линию, по которой передается несколько виртуальных каналов, каждый из которых передает трафик. Должно быть очевидным (на самом деле тривиальным) наблюдение, что в случае отказа одного физического канала произойдет сбой всех виртуальных каналов. Конечно, вы можете просто перенаправить виртуальные каналы на другой физический канал. Правильно? Может быть, а может и нет. Рисунок 1 иллюстрирует это.
С точки зрения A и D, есть две линии, доступные через B и C, каждая из которых обеспечивает независимое соединение между хостом и сервером. В действительности, однако, и провайдер 1, и провайдер 2 приобрели виртуальные каналы через единственное соединение у провайдера 3. Когда единственное соединение в сети провайдера 3 выходит из строя, трафик может быть перенаправлен с основного пути через провайдера 1 на путь через провайдера. 2, но поскольку оба канала используют одну и ту же физическую инфраструктуру, ни одна из них не сможет передавать трафик.
Говорят, что эти два звена в этой ситуации разделяют одну общую судьбу, потому что они являются частью Shared Risk Link Group (SRLG). Можно найти и обойти SRLG или ситуации с shared fate, но это усложняет плоскость управления и/или управление сетью. Например, невозможно обнаружить эти shared fate без ручного тестирования различных ситуаций отказа на физическом уровне или изучения сетевых карт, чтобы найти места, где несколько виртуальных каналов проходят по одному и тому же физическому каналу. В ситуации, описанной на рисунке 1, найти ситуацию с shared fate было бы почти невозможно, поскольку ни один из провайдеров, скорее всего, не скажет вам, что использует линию от второго провайдера, показанного на рисунке как провайдер 3, для предоставления услуг.
Как только эти ситуации с shared fate обнаружены, необходимо предпринять некоторые действия, чтобы избежать серьезного сбоя в работе сети. Обычно для этого требуется либо вводить информацию в процесс проектирования, либо усложнять дизайн, либо вводить информацию в плоскость управления (см. RFC8001 в качестве примера типа сигнализации, необходимой для управления группами SRLG в плоскости управления, спроектированной трафиком). По сути, проблема сводится к следующему набору утверждений:
Виртуализация - это форма абстракции.
Абстракция удаляет информацию о состоянии сети с целью снижения сложности или предоставления услуг за счет реализации политики.
Любое нетривиальное сокращение информации о состоянии сети так или иначе снизит оптимальное использование ресурсов.
Единственным противодействием конечному состоянию из этих трех, является протекание информации через абстракцию, поэтому можно восстановить оптимальное использование ресурсов - в этом случае отказ одного канала не вызывает полного отказа потока трафика через сеть. Единственное решение, таким образом, - сделать абстракцию сквозной абстракцией, что снизит эффективность абстракции при контроле области действия состояния и реализации политики.
Поверхности взаимодействия и наложенные плоскости управления
В сетевой инженерии принято накладывать друг на друга два протокола маршрутизации или две плоскости управления. Хотя это не часто рассматривается как форма виртуализации, на самом деле это просто разделение состояния между двумя различными плоскостями управления для контроля количества состояний и скорости изменения состояний, чтобы уменьшить сложность обеих плоскостей управления. Это также часто встречается при запуске виртуальных наложений в сети, поскольку между головным и хвостовым узлами туннеля будет существовать нижележащая плоскость управления, обеспечивающая достижимость, и плоскость управления наложением, обеспечивающая достижимость в виртуальной топологии. Две наложенные друг на друга плоскости управления будут взаимодействовать иногда неожиданным образом. Для иллюстрации используется рисунок 2.
На рисунке 2:
Каждый маршрутизатор в сети, включая B, C, D и E, использует две плоскости управления (или, если это проще, протоколы маршрутизации, отсюда протокол 1 и протокол 2 на рисунке).
Протокол 1 (оверлей) зависит от протокола 2 (базовый) для обеспечения доступности между маршрутизаторами, на которых работает протокол 1.
Протокол 2 не содержит информации о подключенных устройствах, таких как A и F; вся эта информация передается в протоколе 1.
Протокол 1 требует гораздо больше времени для схождения, чем протокол 2.
Более простой путь от B к E проходит через C, а не через D.
Учитывая этот набор протоколов, предположим, что C на рисунке 2 удален из сети, двум управляющим плоскостям разрешено сходиться, а затем C снова подключается к сети. Каков будет результат? Произойдет следующее:
После удаления C сеть снова объединится с двумя путями в локальной таблице маршрутизации в B:
F доступен через E.
E доступен через D.
После повторного подключения C к сети протокол 2 быстро сойдется.
После повторной конвергенции протокола 2 лучший путь к E с точки зрения B будет через C.
Следовательно, у B теперь будет два маршрута в локальной таблице маршрутизации:
F доступен через E.
E достижимо через C.
B перейдет на новую информацию о маршрутизации и, следовательно, будет отправлять трафик к F через C до того, как протокол 1 сойдется, и, следовательно, до того, как C узнает о наилучшем пути к F.
С момента, когда B начинает пересылку трафика, предназначенного для F в C, и момента, когда протокол 1 сойдется, трафик, предназначенный для F, будет отброшен.
Это довольно простой пример неожиданного взаимодействия наложенных протоколов. Чтобы решить эту проблему, вам необходимо ввести информацию о состоянии конвергенции протокола 1 в протокол 2, или вы должны каким-то образом заставить два протокола сходиться одновременно. В любом случае вы по существу добавляете состояние обратно в два протокола, чтобы учесть их разницу во времени конвергенции, а также создавая поверхность взаимодействия между протоколами.
Примечание: Этот пример описывает фактическое взаимодействие конвергенции между IS-IS и BGP, или протоколом Open Shortest Path First (OSPF) и BGP. Чтобы решить эту проблему, более быстрый протокол настроен на ожидание, пока BGP не сойдется, прежде чем устанавливать какие-либо маршруты в локальной таблице маршрутизации.